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Con un umbral de 5.000 €, llegan 22,2 avisos al mes y solo acierta el 0,81 %
¿En qué cifra se fija el umbral de una alerta y cuánto tarda en saltar?
1 El problema
El cuadro de mando enseña las ventas anómalas como alertas, pero no dice a partir de qué importe debería saltar un aviso automático. Fijar ese umbral parece sencillo, porque basta con elegir una cifra redonda.
Esa cifra decide a la vez dos cosas que van en direcciones opuestas: cuántos avisos genera y cuántas anomalías reales se escapan.
2 Por qué engaña
Un umbral bajo parece prudente, porque no se escapa nada. Pero el equipo pasa a recibir 22 avisos al mes, casi todos falsos, y es fácil que al poco tiempo deje de abrirlos.
Desde ese momento la alerta sigue activa, pero ya no protege de nada. Este efecto se llama fatiga de alertas.
3 El principio
El umbral adecuado depende de lo que cuesta revisar cada aviso y de lo que cuesta que se escape una anomalía.
4 La solución
Calcular las dos para varios umbrales y enseñar la tabla a quien va a recibir los avisos. Con las 16 anomalías etiquetadas del catálogo hay respuesta verdadera, así que las dos columnas se pueden calcular con exactitud.
5 Qué pasa con estos datos
| Umbral | Avisos/mes | Aciertos | Precisión | Cobertura |
|---|---|---|---|---|
| 5.000 € | 22,2 | 16 | 0,81 % | 100,0 % |
| 8.000 € | 13,3 | 15 | 1,27 % | 93,8 % |
| 10.000 € | 13,3 | 15 | 1,27 % | 93,8 % |
| 15.000 € | 4,2 | 15 | 4,02 % | 93,8 % |
| 20.000 € | 0,2 | 14 | 100,00 % | 87,5 % |
| 30.000 € | 0,1 | 12 | 100,00 % | 75,0 % |
A 20.000 € la alerta acierta el 100 % con 0,2 avisos al mes y aun así detecta el 87,5 % de lo real. A 5.000 € cubre todo, pero pide revisar 22,2 avisos mensuales para una precisión del 0,81 %.
Cuánto tarda en saltar la alerta
El momento en que salta la alerta también cuenta. Si el control forma parte del informe mensual, la anomalía no se ve hasta el cierre del mes: de media 14,6 días, con casos de hasta 28.
| Venta | Fecha | Días de espera | Motivo |
|---|---|---|---|
| V0050 | 2019-10-10 | 21 | cantidad 44 fuera de 1 a 5 |
| V0100 | 2024-05-29 | 2 | cantidad 44 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (950 €) |
| V0150 | 2024-07-20 | 11 | cantidad 44 fuera de 1 a 5; precio el doble del de catálogo (300 €) |
| V0200 | 2022-08-21 | 10 | cantidad 42 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (300 €) |
| V0250 | 2024-03-12 | 19 | cantidad 42 fuera de 1 a 5 |
| V0300 | 2022-05-06 | 25 | cantidad 44 fuera de 1 a 5; precio el doble del de catálogo (950 €) |
| V0350 | 2023-01-19 | 12 | cantidad 43 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (300 €) |
| V0400 | 2020-03-15 | 16 | cantidad 41 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (180 €) |
| V0450 | 2022-06-14 | 16 | cantidad 41 fuera de 1 a 5 |
| V0500 | 2021-05-23 | 8 | cantidad 45 fuera de 1 a 5 |
| V1000 | 2025-12-03 | 28 | cantidad 44 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (300 €) |
| V2000 | 2023-11-14 | 16 | cantidad 42 fuera de 1 a 5; precio el doble del de catálogo (950 €) |
| V2500 | 2025-10-23 | 8 | cantidad 43 fuera de 1 a 5; precio el doble del de catálogo (1.200 €) |
| V2600 | 2020-10-08 | 23 | cantidad 41 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (300 €) |
| V3500 | 2021-09-19 | 11 | cantidad 44 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (450 €) |
| V4000 | 2022-09-22 | 8 | cantidad 41 fuera de 1 a 5; precio el triple del de catálogo (300 €) |
6 Para qué sirve
Antes de encender cualquier aviso automático. La pregunta que hay que contestar por escrito es cuántos avisos a la semana está dispuesto a leer quien los recibe.
Cuando no hay anomalías etiquetadas con las que medir, el umbral sale de la variación normal del propio indicador, mes a mes. La página del margen del KPI explica por qué esa banda es más ancha que la de la media.
El detalle técnico
Sobre los 89 meses del histórico. La primera versión de esta tabla usaba umbrales de z y no servía: z mayor que 1,5 y z mayor que 2 marcaban exactamente las mismas ventas, porque el importe solo toma unos pocos valores. El problema estaba en el criterio de medida y no en los datos.
Ver las dos columnas
for umbral in [5000, 8000, 10000, 15000, 20000, 30000]:
marca = importe > umbral
avisos = marca.sum()
aciertos = (marca & es_anomalia).sum()
precision = aciertos / avisos # de lo que aviso, cuanto acierta
cobertura = aciertos / total_reales # de lo real, cuanto pilla
Fuente: atipicos_kpi.json, campos e8_fatiga_alertas y
e7_tiempo_deteccion.